10. Khai thác các nguồn dữ liệu GIS online

Giới thiệu các nguồn cung cấp dữ liệu GIS online.

Dữ liệu là thành phần tối quan trọng trong một hệ thống GIS. Hiện tại, có rất nhiều nguồn dữ liệu không gian mở và miễn phí, thường bao gồm bản đồ, ảnh vệ tinh, dữ liệu địa lý (điểm, đường, vùng), và thông tin thuộc tính liên quan, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên, môi trường, giao thông, và nghiên cứu khoa học. Năng lực khai thác và ứng dụng hiệu quả các nguồn dữ liệu này được xem là một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà nghiên cứu, kỹ sư, nhà quy hoạch và các nhà hoạch định chính sách.

Một số trang web/hệ thống tổng hợp các nguồn dữ liệu GIS mở và miễn phí

1. Chương trình Copernicus của EU về quan sát Trái Đất:
   • Services: https://www.copernicus.eu/en/copernicus-services
   • MOOC: https://www.copernicus.eu/en/opportunities/education/copernicus-mooc
   • Use cases: https://www.copernicus.eu/en/use-cases
2. NASA EarthData:
   • https://www.earthdata.nasa.gov/data/catalog
   • https://www.earthdata.nasa.gov/topics/human-dimensions
   • NASA Giovanni (dữ liệu tái phân tích độ phân giải thấp): https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/
3. Google Earth Engine: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog
4. Microsoft Planetary Computer: https://planetarycomputer.microsoft.com/catalog
5. DLR datasets: https://geoservice.dlr.de/web/datasets
6. Humanitarian Data Exchange (HDX), được cập nhật liên tục:
   • https://data.humdata.org/
   • https://data.humdata.org/dataset/?groups=vnm&ext_geodata=1
7. World Resources Institute:
   • https://www.wri.org/data/data-applications
   • https://resourcewatch.org/data/explore
8. The Global Resource Information Database - Geneva (GRID-Geneva):
   • https://giri.unepgrid.ch/map
   • https://wesr-climate.unepgrid.ch/climate/
   • https://wesr.unep.org/article/wesr-resources
9. Website của Robin Wilson tổng hợp rất đầy đủ và toàn diện: https://freegisdata.rtwilson.com/

Ngoài ra, có thể tham khảo và so sánh các nguồn dữ liệu mở giới thiệu ở trên với Hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu nông nghiệp và môi trường Việt Nam: https://mae.gov.vn/

Bảng tổng hợp các dữ liệu GIS mở và miễn phí

Các phần dưới đây sẽ giới thiệu chi tiết một số nguồn dữ liệu GIS được xử dụng phổ biến nhất.

Natural Earth

www.naturalearthdata.com

• Natural Earth là một tập hợp dữ liệu bản đồ không gian (GIS) có độ chính xác cao, được thiết kế đặc biệt để dễ sử dụng, dễ trình bày, và phù hợp cho bản đồ tỷ lệ nhỏ đến trung bình (1:10m (m -> triệu), 1:50m, 1:110m). Dữ liệu được cung cấp miễn phí và dễ dàng tải về dưới nhiều định dạng tiêu chuẩn như Shapefile và GeoPackage.
• Và chia thành 3 nhóm chính:
  1. Cultural (dữ liệu nhân văn)
     • Biên giới quốc gia, tỉnh/thành
     • Thành phố, thủ đô
     • Dân số, ngôn ngữ, mã ISO quốc gia
     • Tuyến đường, sân bay, cảng,…
  2. Physical (dữ liệu tự nhiên)
     • Địa hình (núi, sa mạc, đồng bằng,…)
     • Sông suối, hồ
     • Ranh giới vùng sinh thái, lục địa
  3. Raster (ảnh nền độ phân giải thấp)
     • Địa hình tô màu
     • Bản đồ đất liền/nước
     • Hillshade toàn cầu

       

Hãy download Natural Earth quick start kit (219 mb) và tự khám phá các lớp dữ liệu.

OpenStreetMap

• OpenStreetMap (OSM) là một dự án bản đồ mã nguồn mở và cộng đồng, với mục tiêu tạo ra một bản đồ toàn cầu miễn phí, cập nhật, và có thể sử dụng cho mọi mục đích. Dữ liệu được thu thập từ người dùng tình nguyện, ảnh vệ tinh, GPS, dữ liệu chính phủ mở và nhiều nguồn khác.

• OpenStreetMap thường được gọi là “Wikipedia của bản đồ số” vì triết lý cho phép người dùng sửa đổi, cập nhật và sử dụng dữ liệu bản đồ cho nghiên cứu, lập trình, thương mại, giáo dục mà không bị ràng buộc bản quyền.

• Dữ liệu trong OSM bao gồm những gì?

  Dữ liệu	Mô tả
  🛣️ Đường sá	Đường lớn, nhỏ, ngõ hẻm, cao tốc, đường đi bộ
  🏘️ Tòa nhà	Nhà ở, trường học, bệnh viện, tòa nhà công cộng
  🌉 Cơ sở hạ tầng	Cầu, đường sắt, trạm xăng, bãi đỗ xe, sân bay
  🗺️ Ranh giới	Quốc gia, tỉnh, quận, phường (tùy độ chi tiết từng nước)
  🌳 Thiên nhiên	Sông, hồ, công viên, rừng, núi
  🧭 Tiện ích công	ATM, nhà vệ sinh, nhà thờ, chùa, trạm y tế

• Ứng dụng trong thực tế

  Lĩnh vực	Ứng dụng
  🗺️ Bản đồ web	Nền tảng bản đồ cho nhiều app và trang web (Mapbox, Leaflet, uMap)
  🧪 Nghiên cứu GIS	Dữ liệu mở để phân tích đô thị, giao thông, môi trường
  🚴 Điều hướng	Ứng dụng như OsmAnd, Maps.me, Strava sử dụng dữ liệu OSM
  🆘 Nhân đạo	Dùng trong cứu hộ, lập bản đồ vùng thiên tai (HOT – Humanitarian OSM Team)
  🏫 Giáo dục	Dạy học GIS, bản đồ học với dữ liệu mở thực tế

• Cách tải dữ liệu OSM: Có nhiều cách tải dữ liệu OSM: đối với phạm vi nhỏ cỡ thành phố thì nên dùng QuickOSM QGIS plugin; Đối với phạm vi lớn cỡ quốc gia có thể dùng Geofabrik…

Tải dữ liệu OSM dựa trên plugin QuickOSM.

• Nhiệm vụ là tải các vị trí cửa hàng tiện lợi ở Hà Nội

• Cài đặt plugin QuickOSM

  

• Trên Menu Bar: Vector > QuickOSM > Ở ô preset, nhập chữ convenience, sau đó chọn option sẵn “Shops/Food/Convenience Store”, ở ô In, nhập chữ “Hanoi”

• Ấn nút Run Query

  

  

Tải dữ liệu OSM Sử dụng plugin HCMGIS.

• Plugin HCMGIS (xem chi tiết ở đây) có nhiều chức năng hữu ích, trong đó có chức năng download OpenData hỗ trợ việc download dữ liệu OSM.
• Trong phần này, ta sẽ download toàn bộ dữ liệu OSM sẵn có trong phạm vi Việt Nam.
• Menu bar: HCMGIS > Download OpenData > OSM data by Country from Geofabrik
• Thiết lập tham số: region, country, và thư mục chứa file download

  

  

Open Development Vietnam

https://vietnam.opendevelopmentmekong.net/

• Open Development Mekong Vietnam (OD Mekong Vietnam) là một nền tảng dữ liệu mở thuộc mạng lưới Open Development Mekong, cung cấp thông tin minh bạch, cập nhật và đa chiều về các vấn đề phát triển tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh Tiểu vùng Mekong.
• Cổng dữ liệu mở (Open Data Portal) của ODM cung cấp hàng trăm bộ dữ liệu dạng bảng, shapefile, GeoJSON… về:
  • Môi trường
  • Đất đai
  • Cơ sở hạ tầng
  • Năng lượng
  • Thủy điện
  • Quy hoạch
  • Dân tộc thiểu số
  • Biến đổi khí hậu
• Ứng dụng trong nghiên cứu & học thuật:
  • Cung cấp dữ liệu chất lượng để phân tích GIS, lập bản đồ, viết báo cáo.
  • Phù hợp với sinh viên, nhà nghiên cứu ngành khoa học xã hội, môi trường, phát triển bền vững; Các tổ chức xã hội dân sự, nhà báo điều tra; Cơ quan hoạch định chính sách.
• Một số dữ liệu tải từ Open Development Vietnam:
  • Dữ liệu phân bố không gian dân tộc thiểu số “Geo-referencing of Ethnic Groups in Mekong Region”.
  • Cách tải dữ liệu:
    • Vào trang https://vietnam.opendevelopmentmekong.net/
    • Ấn vào Data Hub
    • Ấn vào Datasets để lọc kết quả chỉ hiển thị datasets.
    • Nhập chữ Ethnic Groups vào ô search.

      

      

      

Dữ liệu địa hình

• Một số nguồn dữ liệu địa hình đã được giới thiệu ở Bài 9
• Ngoài ra, EarthEnv (Global Topography) tích hợp SRTM và GDEM lại tạo ra EarthEnv-DEM90.

Dữ liệu về dân số: WorldPop và Facebook HRPD

• Phần này sẽ giới thiệu hai nguồn dữ liệu về dân số phổ biến nhất hiện nay là WorldPop và Facebook Meta HRPD (High-Resolution Population Density).
• So sánh 2 nguồn dữ liệu:

  Tiêu chí	Facebook HRPD	WorldPop
  Độ phân giải	30m (rất cao)	100m
  Độ phủ	~160 quốc gia	Toàn cầu
  Phương pháp	Phát hiện nhà ở từ ảnh vệ tinh (AI), sau đó phân bổ dân số dựa trên nhà	Kết hợp nhiều nguồn: ảnh vệ tinh, thống kê, địa lý học máy. Có hai phiên bản là constrained (tính dân số dựa trên building footprint mask) và unconstrained (no mask)
  Dữ liệu nguồn dân số	Thường chỉ sử dụng dân số cấp quốc gia hoặc tỉnh	Sử dụng dữ liệu dân số chi tiết hơn (census cấp huyện, xã…) nếu có
  Mục đích chính	Tìm vị trí có người sinh sống, phân bổ dân số cực kỳ chi tiết theo nhà	Ước tính mật độ dân số chính xác trên phạm vi rộng, theo mô hình thống kê
  Dữ liệu xuất bản	Một số năm cố định (không có hằng năm)	Có phiên bản theo năm (2020, 2021, 2023…)
  Truy cập	Hoàn toàn miễn phí, tải trực tiếp từ HDX	Miễn phí, tải từ WorldPop
  Khuyên dùng trong trường hợp	Nếu bạn phân tích dân cư vùng nông thôn, miền núi, vùng có mật độ thấp	Nếu bạn cần tổng dân số chính xác và làm nghiên cứu quy mô vùng/địa phương

• So sánh số liệu dân số năm 2020 của tỉnh Thái Nguyên từ các nguồn với số liệu thống kê:

  WorldPop (constrained)	WorldPop (unconstrained)	Facebook HRPD	Thống kê GSO
  1,189,565	1,189,389	1,189,584	1,307,900

Dữ liệu về sử dụng đất, thảm phủ mặt đất

• Dưới đây là một số dữ liệu Land cover phổ biến nhất. Ngoài ra còn một số dữ liệu có độ phân giải thấp (500m) như MODIS MCD12Q1, cung cấp bởi NASA, cũng được sử dụng cho những ứng dụng cấp vùng và liên quốc gia.
• Dữ liệu JAXA HRLULC-Vietnam do chính Thầy Tùng HANU là tác giả (Reference). Dữ liệu này có ưu thế trong việc xác định phân bố không gian của rừng tự nhiên và rừng trồng. Download dữ liệu này ở đây.

• Nhiệm vụ thực hành ở phần này là tải thử dữ liệu land cover ESA-WorldCover.
• Cách thực hiện:

  • Một trong những cách download dữ liệu ESA-WorldCover là dùng WorldCover viewer (login required). Truy cập: https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover/

  • Đăng ký tài khoản.

    

  • Di chuyển đến vùng cần download, ấn nút Download.

  • Dữ liệu ESA-WorldCover được tổ chức thành những mảnh vuông có kích thước 1° × 1°. Chọn những mảnh cần download. Ở ví dụ này, mảnh được chọn là ESA_WorldCover_10m_2021_v200_N21E105, có chứa một phần khu vực Hà Nội.

    

  • Ấn tiếp nút Download phía dưới.

  • Mở dữ liệu download về (dạng GeoTIFF) bằng QGIS.

  • Hiện tại Legend của dữ liệu ở Layer Panel đang hiển thị mã của các loại land cover. Chúng ta cần chuyển mã sang giải thích bằng từ để thuận tiện cho việc quan sát, phân tích, và bản đồ hóa.

    

  • Để điều chỉnh legend và symbology của lớp raster về một thiết lập chuẩn sẵn có, ta cần tìm file lưu thiết lập đó, với QGIS là file dạng *.qml. Trong QGIS, file .qml là một tệp lưu trữ kiểu hiển thị (symbology) của lớp dữ liệu không gian. Đây là một cách rất tiện lợi để chia sẻ hoặc áp dụng lại phong cách trình bày bản đồ cho các lớp vector hoặc raster.

  • Đối với ESA-WorldCover, file *.qml được cung cấp ở: https://esa-worldcover.org/en/data-access

    

  • Load style cho dữ liệu đã mở ở QGIS: Symbology > Style > Load Style > load file qml đã tải

    

  • Sau khi load, legend của dữ liệu đã được điều chỉnh về các thuật ngữ loại thảm phủ, thay cho mã số.

    

Dữ liệu về đô thị và nhân sinh

GHSL

• GHSL - Global Human Settlement Layer do Ủy ban Châu Âu phát triển. Link download.
• Ưu điểm là của GHSL là có dữ liệu quá khứ đến 1975, và có dự đoán cho tương lai 2030.
• Một số dữ liệu chính của GHSL:

  Loại dữ liệu	Mô tả	Thời gian	Độ phân giải	Định dạng	Ứng dụng chính
  GHS-POP	Mật độ dân số (số người/ô lưới)	1975-2030 (cách 5 năm)	100m, 250m, 1km	Raster (NetCDF, TIFF)	Phân tích dân số, quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên
  GHS-BUILT	Khu vực xây dựng (tỷ lệ nhà cửa, cơ sở hạ tầng)	1975-2030	10m (2018-2020), 38m, 250m, 1km	Raster (TIFF)	Đánh giá phát triển đô thị, phân tích chiều cao tòa nhà
  GHS-SMOD	Phân loại đô thị hóa (đô thị/nông thôn)	1975-2030	1km	Raster (TIFF)	Phân loại đô thị, lập kế hoạch phát triển khu vực
  GHS-UCDB	Cơ sở dữ liệu trung tâm đô thị (>11.422 thành phố)	2015 (đa thời gian 1975-2030)	Điểm (vector)	Shapefile, bảng CSV	Phân tích đô thị, phát triển bền vững (SDG 11.3.1)

WSF

• World Settlement Footprint (WSF) do Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức (DLR) phát triển. Các dữ liệu này cung cấp thông tin về sự phân bố và phát triển của khu định cư con người trên toàn cầu. Link download.
• Ưu điểm của dữ liệu này là có thông tin độ cao tòa nhà (WSF3D).

Microsoft Building Footprints và Google Open Buildings

• Đây là hai dự án lớn về bản đồ tòa nhà toàn cầu từ dữ liệu ảnh vệ tinh và trí tuệ nhân tạo.

  Tiêu chí	Microsoft Building Footprints	Google Open Buildings
  ✅ Nguồn	Microsoft AI for Good	Google Research, Open Buildings Project
  ✅ Miễn phí?	Có, link download	Có, link download
  ✅ Định dạng dữ liệu	GeoJSON / Parquet / CSV	TFRecord (gốc), CSV (dạng nhẹ)
  ✅ Phạm vi phủ sóng	Toàn cầu. Việt Nam còn thiếu một vài khu vực, độ phủ ở Việt Nam khoảng 90%	Châu Phi + Nam Á. Độ phủ ở Việt Nam 100%
  ✅ Hình dạng tòa nhà (footprint)	Polygon chính xác (dạng hình học đầy đủ)	Polygon đơn giản hơn (thường là bounding box hoặc convex polygon)
  ✅ Chiều cao tòa nhà (height)	✅ Có (ước lượng AI, không đầy đủ mọi nơi). Việt Nam chưa có building height	❌ Không có height
  ✅ Độ phân giải ảnh gốc	~1m/pixel (ảnh vệ tinh Bing Maps)	~0.5m/pixel (ảnh từ Maxar, CNES/Airbus, bản quyền thương mại)
  ✅ Độ chính xác không gian	Rất tốt ở khu vực đô thị, hình dạng sắc nét	Rất tốt ở Châu Phi và Nam Á, nhưng đơn giản hóa hình khối

Dữ liệu về thiên tai

• Một số loại hình thảm họa thiên nhiên được liệt kê như sau:

  

• Ngoài ra, một số thảm họa khác được phân loại dưới dạng thảm họa do con người / công nghệ, bao gồm sự cố hạt nhân, tràn dầu, nổ hóa chất …
• Theo luật phòng chống thiên tai (Luật số: 60/2020/QH14), có 22 loại hình thiên tai chính: “Thiên tai là hiện tượng tự nhiên bất thường có thể gây thiệt hại về người, tài sản, môi trường, điều kiện sống và các hoạt động kinh tế - xã hội, bao gồm bão, áp thấp nhiệt đới, gió mạnh trên biển, lốc, sét, mưa lớn, lũ, lũ quét, ngập lụt; sạt lở đất, sụt lún đất do mưa lũ hoặc dòng chảy hoặc hạn hán; nước dâng, xâm nhập mặn, nắng nóng, hạn hán, cháy rừng do tự nhiên, rét hại, mưa đá, sương mù, sương muối, động đất, sóng thần và các loại thiên tai khác.”
• Kiến thức cơ bản về các loại hình thiên tai: http://www.dmc.gov.vn/kien-thuc-co-ban-pt32.html?lang=vi-VN

Các hệ thống tổng hợp

• UNEP/GRID-Geneva là một trung tâm trực thuộc Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc (UNEP), hoạt động như một phần của mạng lưới thông tin địa lý toàn cầu (GRID: Global Resource Information Database). Đây là một trong các trung tâm quan trọng chuyên cung cấp dữ liệu và phân tích không gian nhằm phục vụ bảo vệ môi trường, ra quyết định chính sách, và nâng cao nhận thức cộng đồng.
• UNEP GRID - GIRI - Global Infrastructure Risk Model and Resilience Index - GIRI: cung cấp các dữ liệu về thiên tai với độ phân giải từ 90m, 11 km, 25 km. Download ở: https://giri.unepgrid.ch/map

  

• UNEP - WESR: https://app.mapx.org/?project=MX-CAH-DPJ-WDV-VXO-M4Q&language=en&theme=color_light
• Một số hệ thống cung cấp dữ liệu thống kê (phi không gian):
  • EM-DAT (CRED): Cơ sở dữ liệu về các sự kiện thiên tai từ 1900–nay, có thông tin thời gian – không gian. Link
  • UNEP - WESR - World Environment Situation Room. Link

Dữ liệu lũ lụt

1. Copernicus Emergency Management Service – CEMS - Floods: truy cập qua https://global-flood.emergency.copernicus.eu/

• Các lớp dữ liệu tĩnh Global river flood hazard maps: Bản đồ nguy cơ lũ lụt sông toàn cầu là một tập dữ liệu dạng lưới, biểu diễn tình trạng ngập lụt dọc theo mạng lưới sông, với bảy chu kỳ lũ khác nhau (return period: từ 10 năm một lần đến 500 năm một lần). Độ phân giải: 90 m, giá trị pixel: độ sâu ngập, đơn vị: m. Link download.
• Lớp dữ liệu lũ theo ngày Rapid Flood Mapping, là kết quả từ mô hình dự báo cho từng ngày, xem chi tiết phương pháp ở đây. Độ phân giải 90 m, dữ liệu chỉ được tạo cho các lưu vực lớn hơn 500 km2. Hiện tại hệ thống chưa cung cấp link download nhưng có thể truy cập dữ liệu bằng giao thức Web Map Service Time (WMS-T), sử dụng QGIS (ảnh phía dưới).
• Bản đồ giám sát lũ dựa trên quan sát thực từ ảnh vệ tinh Sentinel-1: Observed Flood Extent, độ phân giải 20 m. Sự sẵn có của dữ liệu này phụ thuộc vào quỹ đạo của vệ tinh.

  

  

  

2. Dữ liệu The Global Flood Database là dữ liệu lũ lụt phân tích từ ảnh vệ tinh, chuỗi thời gian từ 2000 đến 2018 (theo thông tin ở thời điểm hiện tại 07/2025). Bản đồ lũ của The Global Flood Database được tạo dựa trên ảnh vệ tinh MODIS, có độ phân giải 250 m. Link truy cập: https://global-flood-database.cloudtostreet.ai/

   

Dữ liệu hạn hán

• Hạn hán có thể được xác định bằng nhiều loại chỉ số khác nhau, đại diện cho nhiều loại hạn khác nhau như hạn khí tượng, hạn thủy văn, hạn nông nghiệp.
• Đây là một số nguồn dữ liệu có thể hỗ trợ việc định lượng hạn hán:

  Nguồn dữ liệu	Mô tả	Độ phân giải	Link
  ERA5 (ECMWF)	Dữ liệu tái phân tích mưa, temp, evap ~1940–nay	~9km	link
  CRU TS (Climatic Research Unit)	Dữ liệu khí hậu dài hạn từ 1901–nay	~0.5° (~50km)	link
  CHIRPS	Lượng mưa từ 1981–nay	~5km	link
  SPEIbase (CSIC)	Chỉ số SPEI toàn cầu 1901–nay (1–48 tháng)	~0.5°	link
  Copernicus GDO	Dữ liệu rủi ro hạn (hazard, vulnerability, risk) – có bản đồ sẵn	1°	link

• Dữ liệu tổng hợp có sẵn và đơn giản nhất cho người sử dụng là “Risk of Drought Impact for Agriculture (RDrI-Agri)” thuộc hệ thống Copernicus GDO. Nguy cơ hạn hán được thể hiện là sự kết hợp giữa dị thường lượng mưa (SPI, Chỉ số lượng mưa chuẩn hóa), dị thường hoạt động quang hợp của thảm thực vật (dị thường fAPAR - tỷ lệ dị thường bức xạ hoạt động quang hợp được hấp thụ) và dị thường độ ẩm đất. Chi tiết về dữ liệu ở đây. Độ phân giải không gian: 1°, độ phân giải thời gian: 10 ngày. Để tạo drought hazard map thì cần tổng hợp từ chuỗi dữ liệu nhiều năm.
• Dữ liệu Meteorological Drought Tracking thuộc hệ thống Copernicus GDO. Dữ liệu này phác thảo các điều kiện bất thường dai dẳng của lượng mưa thấp, dưới dạng các sự kiện riêng biệt trong không gian và thời gian, trên quy mô toàn cầu và cận thời gian thực, cứ sau mười ngày. Dữ liệu cung cấp thông tin về thời gian và phạm vi không gian của hạn hán. Chi tiết về dữ liệu ở đây.
• Các dữ liệu này có thể download bằng link đã đề cập ở trên hoặc download từ Map viewer.

  

Dữ liệu sạt lở (landslide)

• Dữ liệu phổ biến nhất về sạt lở là dữ liệu của NASA:
  • Landslide Team Project: https://gpm.nasa.gov/landslides/projects.html
  • Trang landslide trong GPM: https://gpm.nasa.gov/applications/landslides

Dữ liệu cháy rừng

• https://gwis.jrc.ec.europa.eu/applications/data-and-services

Dữ liệu bão

• Tham khảo:
  • https://giri.unepgrid.ch/map?list=explore
  • https://app.mapx.org/?project=MX-CAH-DPJ-WDV-VXO-M4Q&language=en&theme=color_light

    

Dữ liệu về ô nhiềm

Dữ liệu ô nhiễm không khí

• Dữ liệu được tổng hợp ở:
  • POLLUTION: https://app.mapx.org/?project=MX-JOJ-8ME-I4T-G9M-I9E&language=en&theme=color_light
  • WESR Air Visual: https://www.iqair.com/unep

Dữ liệu ô nhiễm nước mặt

• Dữ liệu được tổng hợp ở:
  • POLLUTION: https://app.mapx.org/?project=MX-JOJ-8ME-I4T-G9M-I9E&language=en&theme=color_light
  • WATER: https://app.mapx.org/?project=MX-70L-6MZ-5FF-DTH-CWW&language=en&theme=color_light

• Hiện tại dữ liệu giám sát chất lượng nước mặt vẫn còn hạn chế. Cách phổ biến để có dữ liệu giám sát là tự xử lý dựa trên GEE.

Dữ liệu nước ngầm

• https://un-igrac.org/data/

Dữ liệu về biến đổi khí hậu

• Map viewer:

  • UNEP GRID - Climate project: https://app.mapx.org/?project=MX-5Z8-45E-K4I-SKH-75H&language=en&theme=color_light
  • Copernicus Interactive Climate Atlas: https://atlas.climate.copernicus.eu/atlas
  • WRI - PREP: https://www.prepdata.org/explore
  • Wekeo: https://wekeo.copernicus.eu/

• Spatial data:

  • Copernicus Data Space Ecosystem: https://dataspace.copernicus.eu/
  • climate4impact: https://www.climate4impact.eu/c4i-frontend/
  • WDC climate: https://www.wdc-climate.de/ui/q
  • https://www.geoportal.org

Dữ liệu về sinh thái

Dữ liệu về tài nguyên

https://resourcewatch.org/data/explore